AI 제조사, 사후관리 선제 모델로 기계 가동률 극대화: 인포그래픽 분석

OEM이 한때 장비 사후 관리를 고장 수리(Break-fix) 모델에 국한했던 반면, 인공지능(AI) 제조사들은 업계에서 이 반응형 모델을 없애고 선제적(Proactive) 모델로 전환해 기계 가동률(Uptime) 극대화에 집중하고 있습니다.

싱크론(Syncron) CMO 게리 브룩스(Gary Brooks):

클라우드 기반 사후 서비스 솔루션 제공사 싱크론이 월드와이드 비즈니스 리서치(WBR)와 공동으로 300명 의사결정자(OEM, 최종 사용자 포함) 설문한 최근 보고서 "극대화된 제품 가동시간: 새로운 산업 표준(Maximized Product Uptime: The Emerging Industry Standard)"에 따르면, 대부분 제조사가 예측 분석, 머신러닝, AI 기술 투자를 눈앞에 두고 있습니다.

이 연구는 기술 도입 추진이 고객의 '장비 가동률 보장과 제공 능력' 요구에서 비롯됨을 발견했습니다.

이는 업계가 서비타이제이션(Servitization), 즉 제품 자체가 아닌 제품 성능을 서비스로 판매하는 방향으로 이동함을 강하게 시사합니다. 자연스럽게 장비 유지보수 책임이 OEM에게 돌아가고, 고객의 장비 소유 비용·복잡성 해소 요구를 충족합니다.

'고객 정서는 "필요할 때 원하고, 필요할 때만 지불하고, 고장 나면 남 책임이길 원한다"로 요약된다. 온디맨드가 OEM 비즈니스 모델에 거대한 변화를 몰고 온다.' - 브룩스

이 기대를 충족하려면 사후 서비스 노력이 설계·조달부터 제품 수명주기 전반에 걸친 OEM 가치사슬의 지능형 부분이 돼야 합니다. 현재 제조사 82%가 제품 가동률이 고객 구매 결정에 영향, 최종 사용자 57%가 가동률 보장 위해 추가 지불 의향.

'오늘날 제조사들은 사후 서비스 기능을 진화시켜 고객의 가동률 극대화 요구 충족 필요성을 잘 인지한다.' - 사라 뮬러(Sara Mueller), WBR 필드 서비스 포트폴리오 디렉터. '업계 리더들은 시스템·기술·자원 구축에 나서지만, 낙오자들은 변화 필요성 부정하며 현상유지 고장수리 모델 고수.'

현재 대부분 OEM이 현장 센서 장착 제품에서 데이터 수집 중(예지보전 필수 요건). 하지만 25%만 이 데이터를 서비스에 활용. OEM 절반 이상이 AI·머신러닝 주요 투자 계획, 90%가 향후 12개월 내 예측 분석 투자 의향.

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전체 기사는 자매 사이트 EBNonline 참조